環境安裝與配置（Windows 10）
步驟一：安裝以下Python庫
scipy、OpenCV、numpy、imutils、pyglet
建議用Anaconda 3。上面的庫都可以用pip install XXX來安裝，OpenCV的安裝教程參考：Install OpenCV3 on Windows。
步驟二：安裝Dlib（Python 3）
在安裝Dlib之前，需要確保已經安裝好Visual Studio 2015（update 3）和CMake。
這裏附上資源下載鏈接：
Visual Studio 2015：https://pan.baidu.com/s/1kF3gQv3C0OKwIPAXcB-lvQ；提取碼：9e8n
VS2015 update 3：https://pan.baidu.com/s/1KdpGtIsTB4x3WaiKHhib9Q；提取碼：vh5e
備註：在VS2015 update 3中安裝C++編譯模塊。
CMake安裝：pip install cmake==3.8.2
下載Dlib-19.6壓縮包：http://dlib.net/files/dlib-19.6.zip
cd dlib-19.6\
mkdir build
cd build
# This is a single command. Backticks are used for line continuation
cmake -G "Visual Studio 14 2015 Win64" `
-DJPEG_INCLUDE_DIR=..\dlib\external\libjpeg `
-DJPEG_LIBRARY=..\dlib\external\libjpeg `
-DPNG_PNG_INCLUDE_DIR=..\dlib\external\libpng `
-DPNG_LIBRARY_RELEASE=..\dlib\external\libpng `
-DZLIB_INCLUDE_DIR=..\dlib\external\zlib `
-DZLIB_LIBRARY_RELEASE=..\dlib\external\zlib `
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=install ..
cmake --build . --config Release --target INSTALL
cd ..
或者通過pip install dlib==19.16安裝：
代碼資源下載與運行
Github開源項目：driver-fatigue-detection-system
1. git clone https://github.com/raja434/driver-fatigue-detection-system.git
2. 下載預訓練好的臉部標誌檢測器：dlib’s pre-trained facial landmark detector。把下載好的數據放在項目文件夾中（與alarm.wav同一目錄下）。
3. 運行項目：python drowsiness detection.py
實驗運行結果展示
左圖爲清醒-睜眼狀態，EAR值爲0.33；右圖爲疲勞-眯眼狀態，EAR值爲0.19，促發警報“Drowsiness Alert”併發出警報聲音。
原理解析
這個簡單的疲勞監測系統是通過計算眼睛縱橫比（Eye Aspect Ratio）來估計疲勞程度的，源碼如下：
def eye_aspect_ratio(eye):
# compute the euclidean distances between the two sets of
# vertical eye landmarks (x, y)-coordinates
A = dist.euclidean(eye[1], eye[5])
B = dist.euclidean(eye[2], eye[4])
# compute the euclidean distance between the horizon
# eye landmark (x, y)-coordinates
C = dist.euclidean(eye[0], eye[3])
# compute the eye aspect ratio
ear = (A + B) / (2.0 * C)
# return the eye aspect ratio
return ear
代碼中eye[0] -> eye[5]就是下圖中的P1 -> P6，縱橫比就是“眼睛寬度 / 眼睛高度”，這個也很好理解。
下面設置預警的閾值爲0.3，即EAR < 0.3時表示眨眼（blink）了一次或者處於閉眼狀態，當閉眼幀數超過48時，觸發警報。
# define two constants, one for the eye aspect ratio to indicate
# blink and then a second constant for the number of consecutive
# frames the eye must be below the threshold for to set off the
# alarm
EYE_AR_THRESH = 0.3
EYE_AR_CONSEC_FRAMES = 48
下面代碼中把左眼和右眼的EAR值做平均，得到最終的EAR值。
# extract the left and right eye coordinates, then use the
# coordinates to compute the eye aspect ratio for both eyes
leftEye = shape[lStart:lEnd]
rightEye = shape[rStart:rEnd]
leftEAR = eye_aspect_ratio(leftEye)
rightEAR = eye_aspect_ratio(rightEye)
# average the eye aspect ratio together for both eyes
ear = (leftEAR + rightEAR) / 2.0
參考資料
1. Github開源項目：https://github.com/raja434/driver-fatigue-detection-system
2. Learn OpenCV：Install Dlib on Windows